摄影测量中几种特征点提取算法比较

特征点提取技术一直是数字摄影测量和计算机视觉中的研究热点。从兴趣算子的角度研究了摄影测量中几种主流特征点提取算法,并从提取角点数、提取时间等方面,定量地比较和分析了各算法的性能、优缺点,并得出了一定的结论。     

基于RFM的高分辨率卫星影像三维重建方法

随着高分辨率卫星遥感成像技术的快速发展,基于卫星影像的三维重建技术研究已成为当前国内外研究的热点,但由于种种因素的制约,实现自动化、高精度的三维重建仍然存在很大困难.鉴于此,提出一种基于同源高分辨率卫星影像的三维信息提取方法,其步骤包括利用影像匹配技术获取同名点,通过影像同名点解算像对间几何转换模型,最终基于有理函数模型获取地物点的三维坐标.结果表明,利用文中方法可以实现影像的三维重建,精度上能够满足一定的生产需求.     

图像特征点提取及匹配技术研究

图像特征点提取和图像匹配技术是图像处理领域中的重要技术,同时是多种图像处理及应用的基础。本文主要研究利用Forstner算子、Moravec算子、Harris算子、SIFT算子对近景影像和航空影像进行特征点提取;接着,采用基于SIFT的匹配来确定匹配同名像点,利用核线约束匹配的搜索范围,约束范围内的特征点;接着,采用灰度相似性约束和双向一致性约束对匹配结果进行检核;最后,得出特征提取和特征匹配的结果。基于本文研究的特征点影像提取及匹配方法,分别选取一组近景影像和数码航空影像进行实验,实验结果证明了本文方法的可靠性和高效性。     

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